BG value stats by hour

BGvalue_Summary
##    time3 min  mean  max       sd
## 1  00:00 Inf   NaN -Inf      NaN
## 2  01:00 Inf   NaN -Inf      NaN
## 3  02:00 Inf   NaN -Inf      NaN
## 4  03:00 Inf   NaN -Inf      NaN
## 5  04:00 Inf   NaN -Inf      NaN
## 6  05:00 Inf   NaN -Inf      NaN
## 7  06:00 103 103.0  103  0.00000
## 8  07:00 320 320.0  320      NaN
## 9  08:00  89 163.0  237 85.44784
## 10 09:00 108 108.0  108  0.00000
## 11 10:00 115 130.5  146 21.92031
## 12 11:00 109 127.5  146 26.16295
## 13 12:00  79  79.0   79      NaN
## 14 13:00 Inf   NaN -Inf      NaN
## 15 14:00  75 112.0  186 64.08588
## 16 15:00 Inf   NaN -Inf      NaN
## 17 16:00  61  61.0   61      NaN
## 18 17:00 Inf   NaN -Inf      NaN
## 19 18:00 Inf   NaN -Inf      NaN
## 20 19:00 190 190.0  190  0.00000
## 21 20:00 107 107.0  107  0.00000
## 22 21:00 106 106.0  106      NaN
## 23 22:00 Inf   NaN -Inf      NaN
## 24 23:00 Inf   NaN -Inf      NaN
## 25 00:00  98 107.5  117 10.96966

BG value stats by day

BGvalue_SummaryDaily
##        Date2 min     mean max        sd
## 1 2019-10-12  61 110.5385 186  32.61548
## 2 2019-10-13  75 141.6000 237  64.82318
## 3 2019-10-14 109 165.7500 320 102.90246

Sensor value stats by hour

Sensorvalue_Summary
##    time3 min      mean max        sd
## 1  00:00  65  93.16667 123 20.669843
## 2  01:00  50  67.95833 106 12.131451
## 3  02:00  75 107.83333 151 23.508864
## 4  03:00 132 168.16667 212 25.438189
## 5  04:00 153 204.70833 272 47.586515
## 6  05:00 166 226.37500 298 56.638297
## 7  06:00 148 249.37500 338 78.011043
## 8  07:00 144 221.90476 329 77.031101
## 9  08:00 139 215.16667 293 43.917578
## 10 09:00  73 131.66667 191 39.298929
## 11 10:00  72 101.00000 136 24.000000
## 12 11:00  96 121.70833 149 13.040003
## 13 12:00  42 106.44118 150 30.740548
## 14 13:00  80 146.75000 212 43.258827
## 15 14:00  52 119.16667 217 63.822217
## 16 15:00  72 128.37500 164 26.968278
## 17 16:00  55 124.79167 209 55.239384
## 18 17:00 108 147.87500 202 31.849254
## 19 18:00 117 140.87500 169 16.030711
## 20 19:00  99 140.91667 172 23.581342
## 21 20:00  64 107.83333 170 30.438343
## 22 21:00  53  88.87500 114 18.790174
## 23 22:00  77 115.79167 145 18.244664
## 24 23:00  75  84.16667 100  6.491912
## 25 00:00  51  78.66667  97 17.864812

BG high (>150) count

BGHigh_Count
##   time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1 07:00                  1
## 2 08:00                  2
## 3 14:00                  1
## 4 19:00                  2

BG very high (>240) count

BGveryHigh_Count
##   time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1 07:00                  1

BG low (<80) count

BGLow_Count
##   time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1 12:00                  1
## 2 14:00                  2
## 3 16:00                  1

BG good value count (>80 and <150)

BGgood_Count
##   time3 BG.Reading..mg.dL.
## 1 06:00                  2
## 2 08:00                  2
## 3 09:00                  2
## 4 10:00                  2
## 5 11:00                  2
## 6 20:00                  2
## 7 21:00                  1
## 8 00:00                  4

Temp Basal = 0 count

tempBasal_count
## NULL

Suspend basal on low count

suspendBasal_Count
##    time3 Alarm
## 1  00:00     2
## 2  01:00     7
## 3  09:00     1
## 4  10:00     1
## 5  12:00     2
## 6  13:00     1
## 7  14:00     2
## 8  15:00     1
## 9  16:00     2
## 10 19:00     1
## 11 20:00     1
## 12 23:00     2

BG value by time and date with mean values

BGvalue_timeDaytable
##     time 2019-10-12 2019-10-13 2019-10-14     mean
## 1  00:00        NaN       98.0        117 107.5000
## 2  01:00        NaN        NaN        NaN      NaN
## 3  02:00        NaN        NaN        NaN      NaN
## 4  03:00        NaN        NaN        NaN      NaN
## 5  04:00        NaN        NaN        NaN      NaN
## 6  05:00        NaN        NaN        NaN      NaN
## 7  06:00   103.0000        NaN        NaN 103.0000
## 8  07:00        NaN        NaN        320 320.0000
## 9  08:00    89.0000      237.0        NaN 163.0000
## 10 09:00        NaN      108.0        NaN 108.0000
## 11 10:00   130.5000        NaN        NaN 130.5000
## 12 11:00   146.0000        NaN        109 127.5000
## 13 12:00    79.0000        NaN        NaN  79.0000
## 14 13:00        NaN        NaN        NaN      NaN
## 15 14:00   186.0000       75.0        NaN 130.5000
## 16 15:00        NaN        NaN        NaN      NaN
## 17 16:00    61.0000        NaN        NaN  61.0000
## 18 17:00        NaN        NaN        NaN      NaN
## 19 18:00        NaN        NaN        NaN      NaN
## 20 19:00        NaN      190.0        NaN 190.0000
## 21 20:00   107.0000        NaN        NaN 107.0000
## 22 21:00   106.0000        NaN        NaN 106.0000
## 23 22:00        NaN        NaN        NaN      NaN
## 24 23:00        NaN        NaN        NaN      NaN
## 25  mean   111.9444      141.6        182 145.1815
#heatmap
#heatmaps
executeSavedPlot(data = allData, plotName = "meanBGheat_hist", libraryPath = libraryPath,
                 numberDays = numberDays,changeParam.list = changeParam.list)

Sensor value by time and date with mean values

SGvalue_timeDaytable
##     time 2019-10-12 2019-10-13 2019-10-14      mean
## 1  00:00        NaN   69.41667  102.41667  85.91667
## 2  01:00        NaN   62.08333   73.83333  67.95833
## 3  02:00        NaN  106.58333  109.08333 107.83333
## 4  03:00        NaN  147.08333  189.25000 168.16667
## 5  04:00        NaN  159.91667  249.50000 204.70833
## 6  05:00        NaN  171.41667  281.33333 226.37500
## 7  06:00        NaN  174.50000  324.25000 249.37500
## 8  07:00        NaN  158.16667  306.88889 232.52778
## 9  08:00        NaN  184.66667  245.66667 215.16667
## 10 09:00        NaN   96.58333  166.75000 131.66667
## 11 10:00        NaN   78.25000  123.75000 101.00000
## 12 11:00        NaN  123.50000  119.91667 121.70833
## 13 12:00   71.00000  136.25000  109.36364 105.53788
## 14 13:00  186.08333  107.41667        NaN 146.75000
## 15 14:00  178.00000   60.33333        NaN 119.16667
## 16 15:00  124.25000  132.50000        NaN 128.37500
## 17 16:00   73.08333  176.50000        NaN 124.79167
## 18 17:00  118.25000  177.50000        NaN 147.87500
## 19 18:00  130.25000  151.50000        NaN 140.87500
## 20 19:00  132.41667  149.41667        NaN 140.91667
## 21 20:00  102.66667  121.33333   86.00000 103.33333
## 22 21:00        NaN  105.41667   72.33333  88.87500
## 23 22:00        NaN  114.66667  116.91667 115.79167
## 24 23:00        NaN   80.16667   88.16667  84.16667
## 25  mean  124.00000  126.88194  162.67172 137.85122
#heatmap
#heatmaps
executeSavedPlot(data = allData, plotName = "meanSGheat_hist", libraryPath = libraryPath,
                 numberDays = numberDays,changeParam.list = changeParam.list)

Interactive Plots

linePlots

barplots hourly

every 3 hours barplots

###daily barplots

boxplots hourly

3hour boxplots

daily boxplots